Künstliche Intelligenz: ein moderner Ansatz
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Pearson Studium
2004
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| Ausgabe: | 2. Aufl. |
| Schriftenreihe: | It - Informatik
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Hier auch später erschienene, unveränd. Nachdr. |
| Beschreibung: | 1327 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3827370892 |
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| adam_text | Titel: Künstliche Intelligenz
Autor: Russell, Stuart J
Jahr: 2004
Stuart Russell, Peter Norvig
Künstliche Intelligenz
Ein moderner Ansatz
2. Auflage
Mit Beiträgen von:
John F. Canny
Douglas D. Edwards
Jitendra M. Malik
Sebastian Thrun
PEARSON
mm
ein Imprint von Pearson Education
München · Boston · San Francisco · Harlow, England
Don Mills, Ontario · Sydney · Mexico City
Madrid · Amsterdam
Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Überblick über das Buch
Änderungen gegenüber der ersten Auflage
Wie Sie dieses Buch einsetzen können
Die Website
Danksagungen
Die Autoren
Kapitel 1 Einführung
1.1 Was ist Kl?
1.2 Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz
1.3 Die Geschichte der künstlichen Intelligenz
1.4 Die aktuelle Situation
Kapitel 2 Intelligente Agenten
2.1 Agenten und Umgebungen
2.2 Gutes Verhalten: das Konzept der Rationalität
2.3 Die Natur der Umgebungen
2.4 Die Struktur von Agenten
Kapitel 3 Problemlösung durch Suchen
3.1 Problemlösende Agenten
3.2 Beispielprobleme
3.3 Die Suche nach Lösungen
3.4 Uninformierte Suchstrategien
3.5 Wiederholte Zustände vermeiden
3.6 Suche mit partieller Information
Kapitel 4 Informierte Suche und Exploration
4.1 Informierte (heuristische) Suchstrategien
4.2 Heuristikfunktionen
4.3 Lokale Suchalgorithmen und Optimierungsprobleme
4.4 Lokale Suche in stetigen Räumen
4.5 Online-Suchagenten und unbekannte Umgebungen
Kapitel 5 Probleme unter Rand- oder Nebenbedingungen
5.1 Probleme unter Rand- und Nebenbedingungen
5.2 Backtracking-Suche für CSPs
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183
183
188
Inhaltsverzeichnis
5.3 Lokale Suche für Probleme unter Rand-
und Nebenbedingungen
5.4 Die Struktur von Problemen
Kapitel 6 Adversariate Suche
6.1 Spiele
6.2 Optimale Entscheidungen in Spielen
6.3 Alpha-Beta-Kürzung
6.4 Unvollständige Echtzeitentscheidungen
6.5 Spiele mit Zufallskomponente
6.6 Hochklassige Spielprogramme
6.7 Diskussion
Kapitel 7 Logische Agenten
7.1 Wissensbasierte Agenten
7.2 Die Wumpus-Welt
7.3 Logik
7.4 Aussagenlogik: eine sehr einfache Logik
7.5 Inferenzschemata in der Aussagenlogik
7.6 Effektive aussagenlogische Inferenz
7.7 Agenten auf der Basis von Aussagenlogik
Kapitel 8 Logik erster Stufe - First-Order-Logik
8.1 Wiederholung der Repräsentation
8.2 Syntax und Semantik der Logik erster Stufe
8.3 Anwendung der Logik erster Stufe
8.4 Wissens-Engineering in Logik erster Stufe
Kapitel 9 Inferenz in der Logik erster Stufe
9.1 Aussagen- und prädikatenlogische Inferenz
9.2 Unifikation und Lifting
9.3 Vorwärtsverkettung
9.4 Rückwärtsverkettung
9.5 Resolution
Kapitel 10 Wissensrepräsentation
10.1 Ontologisches Engineering
10.2 Kategorien und Objekte
10.3 Aktionen, Situationen und Ereignisse
10.4 Mentale Ereignisse und mentale Objekte
10.5 Die Internet-Shopping-Welt
10.6 Inferenzsysteme für Kategorien
10.7 Schließen mit Defaultinformation
10.8 Truth Maintenance-Systeme
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200
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211
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397
400
407
422
427
433
438
446
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 11
i l l
i i. i
11.2
11.3
11.4
11.5
11.6
Kapitel 12
12.1
12.2
12.3
12.4
12.5
12.6
12.7
Kapitel 13
13.1
13.2
13.3
13.4
13.5
13.6
13.7
Kapitel 14
14.1
14.2
14.3
14.4
14.5
14.6
14.7
Kapitel 15
15.1
15.2
15.3
15.4
15.5
15.6
Planen 465
Das Planungsproblem 465
Planen mit Zustandsraumsuche 474
Partiell ordnendes Planen 479
Planungsgraphen 488
Planen mit Aussagenlogik 496
Analyse von Planungsansätzen 502
Planen und Agieren in der realen Welt 515
Zeit, Zeitpläne und Ressourcen 515
Hierarchisches Task-Netzwerk-Planen 521
Planen und Agieren in nicht deterministischen Domänen 530
Bedingtes Planen 533
Ausführungsüberwachung und Neuplanen 543
Stetiges Planen 548
Multiagenten-Planen 553
Unsicherheit 569
Handeln unter Unsicherheit 569
Grundlegende Notation für die Wahrscheinlichkeit 574
Die Axiome der Wahrscheinlichkeit 580
Inferenz unter Verwendung vollständig
gemeinsamer Verteilungen 585
Unabhängigkeit 588
Die Bayessche Regel und ihre Verwendung 590
Eine erneute Betrachtung der Wumpus-Welt 594
Probabilistisches Schließen 605
Wissensrepräsentation in unsicheren Domänen 605
Die Semantik Bayesscher Netzwerke 608
Effiziente Repräsentation bedingter Verteilungen 614
Exakte Inferenz in Bayesschen Netzwerken 619
Annähernde Inferenz in Bayesschen Netzwerken 627
Erweiterung der Wahrscheinlichkeit auf Repräsentationen
erster Stufe 637
Weitere Ansätze zum unsicheren Schließen 641
Probabilistisches Schließen über die Zeit 659
Zeit und Unsicherheit 659
Inferenz in temporalen Modellen 664
Hidden-Markov-Modelle 673
Kaiman-Filter 676
Dynamische Bayessche Netzwerke 685
Spracherkennung 696
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 16
16.1
16.2
16.3
16.4
16.5
16.6
16.7
Kapitel 1 7
17.1
17.2
17.3
17.4
17.5
17.6
17.7
Kapitel 18
18.1
18.2
18.3
18.4
18.5
Kapitel 19
19.1
19.2
19.3
19.4
19.5
Kapitel 20
20.1
20.2
20.3
20.4
20.5
20.6
20.7
Kapitel 21
21.1
21.2
Einfache Entscheidungen
Glauben und Wünsche unter Unsicherheit kombinieren
Grundlagen der Nutzentheorie
Nutzenfunktionen
Nutzenfunktionen mit Mehrfachattributen
Entscheidungsnetzwerke
Der Wert von Information
Entscheidungstheoretische Expertensysteme
Komplexe Entscheidungen
Sequentielle Entscheidungsprobleme
Wert-Iteration
Taktik-Iteration
Partiell beobachtbare MEPs
Entscheidungstheoretische Agenten
Entscheidungen mit mehreren Agenten: Spieltheorie
Mechanismenentwurf
Aus Beobachtungen lernen
Lernformen
Induktives Lernen
Lernentscheidungsbäume
Gruppenlernen
Warum das Lernen funktioniert: Computer-Lerntheorie
Wissen beim Lernen
Eine logische Formulierung des Lernens
Wissen im Lernen
Erklärungsbasiertes Lernen
Lernen mit Relevanzinformation
Induktive Logikprogrammierung
Statistische Lernmethoden
Statistisches Lernen
Lernen mit vollständigen Daten
Lernen mit verborgenen Variablen: der EM-Algorithmus
Instanzbasiertes Lernen
Neuronale Netze
Kernel-Maschinen
Fallstudie: handschriftliche Ziffernerkennung
Verstärkendes (Reinforcement-)Lernen
Einführung
Passives verstärkendes Lernen
715
715
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892
896
910
914
927
927
929
21.3
21.4
21.5
Kapitel 22
22.1
22.2
22.3
22.4
22.5
22.6
22.7
22.8
Kapitel 23
23.1
23.2
23.3
23.4
Kapitel 24
24.1
24.2
24.3
24.4
24.5
24.6
Kapitel 25
25.1
25.2
25.3
25.4
25.5
25.6
25.7
25.8
Kapitel 26
26.1
26.2
26.3
Inhaltsverzeichnis
Aktives verstärkendes Lernen
Verallgemeinerung beim verstärkenden Lernen
Strategiesuche
Kommunikation
Kommunikation als Aktion
Eine formale Grammatik für ein Fragment von Englisch
Syntaktische Analyse (Parsing)
Erweiterte Grammatiken
Semantische Interpretation
Mehrdeutigkeit und Auflösung der Mehrdeutigkeit
Gesprächsverständnis
Grammatikinduktion
Probabilistische Sprachverarbeitung
Probabilistische Sprachmodelle
Informationsermittlung
Informationsextraktion
Maschinenübersetzungen
Wahrnehmung
Einführung
ßildaufbau
Frühe Operationen der Bildverarbeitung
Dreidimensionale Information extrahieren
Objekterkennung
Verwendung der Vision für Manipulation und Navigation
Robotik
Einführung
Roboter-Hardware
Roboterwahrnehmung
Bewegung planen
Planung unsicherer Bewegungen
Bewegung
Software-Architekturen in der Robotik
Anwendungsbereiche
Philosophische Grundlagen
Schwache Kl: Können Maschinen intelligent handeln?
Starke Kl: Können Maschinen wirklich denken?
Ethik und Risiken bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz
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1133
1149
1149
1156
1165
10 Inhaltsverzeichnis
Kapitel 27 Kl: Gegenwart und Zukunft
27.1 Agentenkomponenten
27.2 Agentenarchitekturen
27.3 Gehen wir in die richtige Richtung?
27.4 Was passiert, wenn die Kl erfolgreich ist?
Anhang A Mathematischer Hintergrund
A.1 Komplexitätsanalyse und 0()-Notation
A.2 Vektoren, Matrizen und lineare Algebra
A.3 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Anhang B Hinweise zu Sprachen und Algorithmen
B.1 Sprachen mit Backus-Naur-Form (BNF) definieren
B.2 Algorithmen mit Pseudocode beschreiben
B.3 Online-Hilfe
Bibliographie
Weitere deutschsprachige Bücher zur Kl
Sachregister
1175
1175
1178
1179
1182
1185
1185
1188
1190
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1197
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